各位，我覺得這可能是下一個 openclaw。 Karpathy 讓一個 AI 代理優化他的神經網絡訓練代碼兩天。它自主運行了 700 次實驗。發現了 20 個他在幾個月的手動調整中錯過的改進。性能提升了 11%。 這個代理發現了錯誤。調整了超參數。發現了缺失的正則化。根據先前的結果計劃自己的實驗。 Karpathy 做了什麼？"programming the program.md" 這是一個已經手動執行這個精確工作流程 20 年的人。建立了特斯拉自動駕駛。他的反應是 "瘋狂。" 為什麼這是 openclaw 級別的？ 因為 openclaw 不是一個機器人學習一個任務。它是一個框架，讓代理執行一整套行動。 同樣的事情剛剛發生在研究/實驗本身。 Karpathy 已經開始第二輪的多代理協作。他明確地說："所有前沿實驗室都會這樣做。這是最終的 Boss 戰。" 但再放大一點。他的真正見解是："任何你關心的指標，只要評估起來合理高效，都可以由代理群體自動研究。" 任何你關心的指標，只要評估起來合理高效，都可以由代理群體自動研究。 廣告支出、供應鏈、能源網絡、藥物發現、交易策略等等……如果可以自動研究，它就會被自動研究。 現在我們需要為這個群體建立基礎設施。